具体来说，以下是一些大数据在审计中的应用场景：数据挖掘和分析：审计人员可以利用数据挖掘和分析技术，对大量的数据进行快速和准确的分析，从而发现可能存在的异常或者不合规的情况。
大数据在审计中的应用有改进审计模式、跟踪监察审计状况和审计经济责任等。改进现有审计模式，助力审计的全覆盖 传统的审计大多是以科室为单位，科室之间的成员缺少沟通和交流，这导致信息流通方面存在向题，参与审计的人员不能充分共享信息，造成信息冗余或者不足，便得审计工作缺乏效率。
大数据在审计中的应用内涵如下：大数据审计是信息技术发展的产物，主要是通过计算机终端对大量的审计相关数据进行收集、处理和分析，从而实现既定的审计目标。在内容上主要涵盖大数据环境下的电子数据审计和对大数据环境下的计算机信息系统进行审计两方面。
利用方法：大数据环境下，开展审计工作，需要将各行业各部门的形形色色的各类数据整合起来，转换成为审计工作需要的大数据，即建立审计大数据体系。
审计流程管理模块是大数据在审计当中的应用之一，审计信息化是大势所趋，审计流程管理，并不是简单的保存审计电子文档，还可以进行审计项目计划、人员调配、时间安排、执行风险评估，使审计工作流程化、规范化，达到了事半功倍，提升了工作效率和工作质量。
大数据技术为审计工作的发展提供了机遇，因此被现代企业广泛应用于审计领域，具体优势如下：当前，大数据在审计中应用已经势在必行。随着信息化与无纸化办公的快速发展，纸质凭证已逐渐消失，传统通过翻阅纸质凭证方式已无法继续。
利用方法：大数据环境下，开展审计工作，需要将各行业各部门的形形色色的各类数据整合起来，转换成为审计工作需要的大数据，即建立审计大数据体系。
自动化测试：审计人员可以利用大数据技术来实现自动化测试，例如通过编写数据分析和检验程序，自动化地检查数据质量和合规性，从而大大提高审计效率和准确性。实时监测：大数据技术可以帮助审计人员实现实时监测和预警，例如通过建立实时数据监控系统，及时发现异常交易和业务流程，从而减少风险和损失。
大数据审计方法有：数据挖掘审计方法、数据可视化审计方法、机器学习审计方法以及云计算审计方法。数据挖掘审计方法是通过对海量数据进行深度挖掘和分析，寻找数据间的关联性和潜在规律，以发现异常或风险点的一种审计方法。它能够帮助审计人员快速识别数据中的潜在风险，提高审计效率和准确性。
数据分析 数据分析是大数据审计的核心环节。审计人员利用数据挖掘技术、统计分析方法以及专业的审计软件，对整理后的数据进行深度分析，寻找异常数据或潜在风险点，进而揭示出被审计单位可能存在的问题和风险。常用的数据分析工具和方法包括数据挖掘技术、预测分析模型以及关联规则分析等。
大数据审计方法有：数据挖掘审计方法、数据可视化审计方法、机器学习审计方法以及云计算审计方法。数据挖掘审计方法是通过对海量数据进行深度挖掘和分析，寻找数据间的关联性和潜在规律，以发现异常或风险点的一种审计方法。它能够帮助审计人员快速识别数据中的潜在风险，提高审计效率和准确性。
大数据审计方法主要包括以下内容：数据收集与整理 数据收集是大数据审计的基石。审计机构需要从多个渠道收集与审计事项相关的数据，包括企业财务数据、业务数据、外部经济环境数据等。这些数据需具备真实性、准确性和完整性。数据整理则是将收集到的数据进行清洗、分类和转换，以便后续分析和处理。
具体来说，以下是一些大数据在审计中的应用场景：数据挖掘和分析：审计人员可以利用数据挖掘和分析技术，对大量的数据进行快速和准确的分析，从而发现可能存在的异常或者不合规的情况。